Alumna: Nicole Muñoz
Profesor: Víctor Macías
Ayudante: Gabriel Cabrera

Pregunta 2

Librarías

library(quantmod)
library(dplyr)
library(plotly)
library(gridExtra)
library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(forcats)
library(devtools)
library(ggplot2)

Función

acciones <- c("AAPL","MSFT")
data <- tq_get(acciones,
               get = "stock.prices",
               from = "2000-01-01",
               to  = "2018-08-30",
               periodicity = "monthly")
data <- data.frame(data$symbol, data$date, data$close)
data <- data%>%rename(accion=data.symbol,
                      fecha=data.date,
                      precio=data.close)
finance = function(x,return=c('yes','no'),plot=c('type 1','type 2'),normal=c('yes','no')){
  
  #retornos log
  if (return=='yes'){
    retornoslog <- x %>%
      group_by(accion) %>%
      tq_transmute(select = precio,
                   mutate_fun = periodReturn,
                   period = "monthly",
                   type = "log",
                   col_rename = "retornos")
    dataA <- subset(retornoslog, accion=="AAPL")
    dataM <- subset(retornoslog, accion=="MSFT")
    dataA <- dataA %>% mutate(retcumA = cumsum(retornos))
    dataM <- dataM %>% mutate(retcumM = cumsum(retornos)) 
    
    #grafico 11:retornos log
    ifelse(plot=='type 1',
           g11 <- plot_ly(dataA, x = ~fecha) %>%
             add_lines(y = ~dataA$retornos, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
             add_lines(y = ~dataM$retornos, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
             layout(
               title = "RETORNOS (logarítmicos) APPLE & MICROSOFT",
               xaxis = list(
                 rangeselector = list(
                   buttons = list(
                     list(
                       count = 3,
                       label = "3 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 6,
                       label = "6 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "1 yr",
                       step = "year",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "YTD",
                       step = "year",
                       stepmode = "todate"),
                     list(step = "all"))),
                 
                 rangeslider = list(type = "Fecha")),
               yaxis = list(title = "Retornos")),
           
           ifelse(
             plot=='type 2',
                  g12 <- plot_ly(dataA, x = ~fecha) %>%
                    add_lines(y = ~dataA$retcumA, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
                    add_lines(y = ~dataM$retcumM, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
                    layout(
                      title = "RETORNOS ACUMULADOS (logarítmicos) APPLE & MICROSOFT",
                      xaxis = list(
                        rangeselector = list(
                          buttons = list(
                            list(
                              count = 3,
                              label = "3 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 6,
                              label = "6 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "1 yr",
                              step = "year",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "YTD",
                              step = "year",
                              stepmode = "todate"),
                            list(step = "all"))),
                        
                        rangeslider = list(type = "Fecha")),
                      
                      yaxis = list(title = "Retornos"))
           )#ifelse dentro de los graficos
    )#fin ifelse graficos 
  
    jlog = by(retornoslog,retornoslog$accion,
              function(x){
                n=length(x$retornos)
                mean = sum(x$retornos)/n
                skewness = ((sum(x$retornos-mean)^3)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^(3/2)
                kurtosis = ((sum(x$retornos-mean)^4)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^2
                JB = n*(((skewness^2)/6)+(((kurtosis-3)^2)/24))
                j = paste('p-value =',1 - pchisq(JB,df = 2),ifelse(1 - pchisq(JB,df = 2)<0.05,
                                                                   ', se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple',
                                                                   ', no se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Microsoft'))})
    }#fin primer if si return=yes
  #retornos aritmeticos
  else if (return=='no'){
    retornosimple <- x %>% 
      group_by(accion) %>%
      tq_transmute(select = precio,
                 mutate_fun = periodReturn,
                 period = "monthly",
                 type = "arithmetic",
                 col_rename = "retornos")
    dataA1 <- subset(retornosimple, accion=="AAPL")
    dataM1 <- subset(retornosimple, accion=="MSFT")
    dataA1 <- dataA1 %>% mutate(retcumA = cumsum(retornos))
    dataM1 <- dataM1 %>% mutate(retcumM = cumsum(retornos))
    
    
    ifelse(plot=='type 1',
           g21 <- plot_ly(dataA1, x = ~fecha) %>%
             add_lines(y = ~dataA1$retornos, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
             add_lines(y = ~dataM1$retornos, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
             layout(
               title = "RETORNOS (aritméticos) APPLE & MICROSOFT",
               xaxis = list(
                 rangeselector = list(
                   buttons = list(
                     list(
                       count = 3,
                       label = "3 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 6,
                       label = "6 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "1 yr",
                       step = "year",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "YTD",
                       step = "year",
                       stepmode = "todate"),
                     list(step = "all"))),
                 
                 rangeslider = list(type = "Fecha")),
               
               yaxis = list(title = "Retornos")),
           ifelse(plot=='type 2',
                  g22 <- plot_ly(dataA1, x = ~fecha) %>%
                    add_lines(y = ~dataA1$retcumA, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
                    add_lines(y = ~dataM1$retcumM, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
                    layout(
                      title = "RETORNOS ACUMULADOS (aritméticos) APPLE & MICROSOFT",
                      xaxis = list(
                        rangeselector = list(
                          buttons = list(
                            list(
                              count = 3,
                              label = "3 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 6,
                              label = "6 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "1 yr",
                              step = "year",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "YTD",
                              step = "year",
                              stepmode = "todate"),
                            list(step = "all"))),
                        
                        rangeslider = list(type = "Fecha")),
                      
                      yaxis = list(title = "Retornos"))
                  )#fin ifelse grafico tipo 2
           ) #fin primer ifelse grafico tipo 1
    
    j_arit= by(retornosimple,retornosimple$accion,
               function(x){
                 n=length(x$retornos)
                 mean = sum(x$retornos)/n
                 skewness = ((sum(x$retornos-mean)^3)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^(3/2)
                 kurtosis = ((sum(x$retornos-mean)^4)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^2
                 JB = n*(((skewness^2)/6)+(((kurtosis-3)^2)/24))
                 j = paste('p-value =',1 - pchisq(JB,df = 2),
                           ifelse(1 - pchisq(JB,df = 2)<0.05,
                                  ', se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple',
                                  ', no se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Microsoft'))})
    }#fin else if retornos=no
  
  #debemos general el resultado normal==no y dado que en ambos casos se realiza el test, programamos la salida:
  no="Se realizó test de Normalidad, ocultando su resultado"
  
  #debemos generar todas las posibles salidas
  ifelse(return=="yes"& plot=='type 1' & normal=="yes",return(list(g11,jlog)),
         ifelse(return=='yes' & plot=='type 2' & normal=="yes",return(list(g12,jlog)),
                ifelse(return=='yes' & plot=='type 1' & normal=="no",return(list(g11,no)),
                       ifelse(return=='yes' & plot=='type 2' & normal=="no",return(list(g12,no)),
                              ifelse(return=='no' & plot=='type 1' & normal=="yes",return(list(g21,j_arit)),
                                     ifelse(return=='no' & plot=='type 2' & normal=="yes",return(list(g22,j_arit)),
                                            ifelse(return=='no' & plot=='type 1' & normal=="no",return(list(g21,no)),
                                                   ifelse(return=='no' & plot=='type 2' & normal=="no",return(list(g22,no))))))))
                
         ))
  
  
  }#fin funcion

Resultados

finance(data,"yes","type 1","yes")
[[1]]


[[2]]
retornoslog$accion: AAPL
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
--------------------------------------------------------------------- 
retornoslog$accion: MSFT
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
finance(data,"no","type 1","yes")
[[1]]


[[2]]
retornosimple$accion: AAPL
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
--------------------------------------------------------------------- 
retornosimple$accion: MSFT
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
finance(data, "yes", "type 2", "yes")
[[1]]


[[2]]
retornoslog$accion: AAPL
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
--------------------------------------------------------------------- 
retornoslog$accion: MSFT
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
finance(data, "no", "type 2", "yes")
[[1]]


[[2]]
retornosimple$accion: AAPL
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"
--------------------------------------------------------------------- 
retornosimple$accion: MSFT
[1] "p-value = 0 , se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple"

Pregunta 3

Modelo Var. Omitida

set.seed(123)
reps= 10000
betas.ses= matrix(NA, nrow=reps, ncol=4)
beta0=2
beta1=2.5
beta2=1

su=1 #normalidad
n=c(50,100,500,1000)

for (j in 1:length(n)) {
  x1 = rnorm(n[j],20,1)
  x21 = (0.8*x1) + rnorm(n[j],0,1) #var omitida: modelo sesgado
  
  for(i in 1:reps) {
    u=rnorm(n[j], 0,su)
    v = beta2*x21 + u
    
    Y0 = beta0 + beta1*x1 + v  #modelo con var omitida
    
    model0 = lm(Y0 ~ x1)  #modelo sesgado
    betas.ses[i,j] = model0$coef[2] #b1 del modelo var omitida

  }
}

betas_sesgados = data.frame(betas.ses)

##Calculando Esperanza, Varianza y Sesgo
#para n=50
e50.b1 = mean(betas.ses[,1])
v50.b1 = var(betas.ses[,1])
s50.b1=abs(mean(betas.ses[,1])-beta1)

#para n=100
e100.b1 = mean(betas.ses[,2])
v100.b1 = var(betas.ses[,2])
s100.b1=abs(mean(betas.ses[,2])-beta1)

#para n=500
e500.b1 = mean(betas.ses[,3])
v500.b1 = var(betas.ses[,3])
s500.b1=abs(mean(betas.ses[,3])-beta1)

#para n=1000
e1000.b1 = mean(betas.ses[,4])
v1000.b1 = var(betas.ses[,4])
s1000.b1=abs(mean(betas.ses[,4])-beta1)

b1.s <- data.frame("Tamaño"=c(n),
                   "Parámetro"=c("Beta1","Beta1","Beta1","Beta1"),
                   "Esperanza"=c(e50.b1, e100.b1, e500.b1, e1000.b1),
                   "Varianza"= c(v50.b1, v100.b1, v500.b1, v1000.b1),
                   "Sesgo"= c(s50.b1, s100.b1, s500.b1, s1000.b1))

print(b1.s)
NA
p1.50 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,1],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,1]), sd=sd(betas_sesgados[,1])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=50)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=50)") +xlab(beta1) + 
  theme_bw()

p1.50 <- ggplotly(p1.50)
p1.100 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,2],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,2]), sd=sd(betas_sesgados[,2])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=100)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=100)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.100 <- ggplotly(p1.100)
p1.500 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,3],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,3]), sd=sd(betas_sesgados[,3])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=500)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=500)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.500 <- ggplotly(p1.500)
p1.1000 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,4],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,4]), sd=sd(betas_sesgados[,4])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=1000)") + ggtitle("Distribución Beta 1") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.1000 <- ggplotly(p1.1000)
g1<- subplot(p1.50,p1.100,p1.500,p1.1000, nrows = 2, margin = 0.12, heights = c(0.5, 0.5), titleX= TRUE, titleY = TRUE)
g1

Podemos observar en resueltados anteriores que sí existe sesgo en b1. Con respecto a la tendencia del sesgo a medida que se aumenta el tamaño muestral, se observa que no tiene una trayectoria definida, es decir, éste no disminuye a medida que aumentamos la muestra. Podríamos inferir, entonces, que no es posible solucionar el problema de la variable omitida aumentando el tamaño muestral. Los gráficos demuestran el mismo comportamiento, se observa la lejanía del promedio poblacional 2.5 para cada tamaño muestral.

Una hipótesis interesante es: si el sesgo desaparece si incluimos la variable que se omitió. Los resultados se observan en la siguiente sección.

Modelo Poblacional

set.seed(123)
reps= 10000
betas.pobl= matrix(NA, nrow=reps, ncol=4)
beta0=2
beta1=2.5
beta2=1


su=1 #normalidad
n=c(50,100,500,1000)

for (j in 1:length(n)) {
  x1 = rnorm(n[j],20,1)
  x22 = runif(n[j],0,1) #x2 del modelo poblacional (real)
  
  for(i in 1:reps) {
    u=rnorm(n[j], 0,su)
    
    Y1 = beta0 + beta1*x1 + beta2*x22 + u  #modelo poblacional real

    model1 = lm(Y1 ~ x1 + x22) #modelo poblacional
    betas.pobl[i,j] = model1$coef[2] #b1 del modelo poblacional
  }
}

betas_pobl = data.frame(betas.pobl)
##Calculando Esperanza, Varianza y Sesgo
#para n=50
e50.b12 = mean(betas_pobl[,1])
v50.b12 = var(betas_pobl[,1])
s50.b12=abs(mean(betas_pobl[,1])-beta1)

#para n=100
e100.b12 = mean(betas_pobl[,2])
v100.b12 = var(betas_pobl[,2])
s100.b12=abs(mean(betas_pobl[,2])-beta1)

#para n=500
e500.b12 = mean(betas_pobl[,3])
v500.b12 = var(betas_pobl[,3])
s500.b12=abs(mean(betas_pobl[,3])-beta1)

#para n=1000
e1000.b12 = mean(betas_pobl[,4])
v1000.b12 = var(betas_pobl[,4])
s1000.b12=abs(mean(betas_pobl[,4])-beta1)

b1.p <- data.frame("Tamaño"=c(n),
                   "Parámetro"=c("Beta1","Beta1","Beta1","Beta1"),
                   "Esperanza"=c(e50.b12, e100.b12, e500.b12, e1000.b12),
                   "Varianza"= c(v50.b12, v100.b12, v500.b12, v1000.b12),
                   "Sesgo"= c(s50.b12, s100.b12, s500.b12, s1000.b12))

print(b1.p)
NA
p2.50 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,1],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,1]), sd=sd(betas_pobl[,1])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=50)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=50)") +xlab(beta1) + 
  theme_bw()

p2.50 <- ggplotly(p2.50)
p2.100 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,2],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,2]), sd=sd(betas_pobl[,2])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=100)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=100)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.100 <- ggplotly(p2.100)
p2.500 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,3],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,3]), sd=sd(betas_pobl[,3])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=500)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=500)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.500 <- ggplotly(p2.500)
p2.1000 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,4],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2",  bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,4]), sd=sd(betas_pobl[,4])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=1000)") + ggtitle("Distribución Beta 1") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.1000 <- ggplotly(p2.1000)
g2<- subplot(p2.50,p2.100,p2.500,p2.1000, nrows = 2, margin = 0.12, heights = c(0.5, 0.5), titleX=TRUE, titleY = TRUE)
g2

Se puede observar que al incluir la variable omitida con su respectiva distribución, los valores de b1 se acercan más a su valor verdadero 2,5. Esto implica que los sesgos son más pequeños, la esperanza de b1 estimado para cada tamaño muestral se acercan al verdadero valor de b1. En los gráficos este comportamiento también es observable, en el punto de la media poblacional 2.5. Dicho lo anterior, podemos demostrar la hipótesis planteada anteriormente, el sesgo tiende a desaparecer al incluir la variable omitida.

---
output: 
  html_notebook:
    theme: yeti
---
```{r, include=FALSE}
htmltools::tagList(rmarkdown::html_dependency_font_awesome())
```




<head>
<button type="button" class="btn btn-primary btn-lg btn-block"><h1><b><i class="fab fa-github"></i> TAREA 5</b></h1></button>
<br>
<div class="alert alert-dismissible alert-info">
  <button type="button" class="close" data-dismiss="alert">&times;</button>
  <strong>Alumna:</strong> Nicole Muñoz <br>
  <strong>Profesor:</strong> Víctor Macías <br>
  <strong>Ayudante:</strong> Gabriel Cabrera <br>
  
</div>
</head>


# <a href="#"><i class="fas fa-question-circle"></i><b> Pregunta 2</b></a>{.tabset}


<i class="fas fa-book"></i> Librarías
-------------
```{r}
library(quantmod)
library(dplyr)
library(plotly)
library(gridExtra)
library(tidyverse)
library(tidyquant)
library(forcats)
library(devtools)
library(ggplot2)
```



<i class="fas fa-code"></i> Función
-------------

```{r}
acciones <- c("AAPL","MSFT")
data <- tq_get(acciones,
               get = "stock.prices",
               from = "2000-01-01",
               to  = "2018-08-30",
               periodicity = "monthly")
data <- data.frame(data$symbol, data$date, data$close)
data <- data%>%rename(accion=data.symbol,
                      fecha=data.date,
                      precio=data.close)
finance = function(x,return=c('yes','no'),plot=c('type 1','type 2'),normal=c('yes','no')){
  
  #retornos log
  if (return=='yes'){
    retornoslog <- x %>%
      group_by(accion) %>%
      tq_transmute(select = precio,
                   mutate_fun = periodReturn,
                   period = "monthly",
                   type = "log",
                   col_rename = "retornos")
    dataA <- subset(retornoslog, accion=="AAPL")
    dataM <- subset(retornoslog, accion=="MSFT")
    dataA <- dataA %>% mutate(retcumA = cumsum(retornos))
    dataM <- dataM %>% mutate(retcumM = cumsum(retornos)) 
    
    #grafico 11:retornos log
    ifelse(plot=='type 1',
           g11 <- plot_ly(dataA, x = ~fecha) %>%
             add_lines(y = ~dataA$retornos, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
             add_lines(y = ~dataM$retornos, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
             layout(
               title = "RETORNOS (logarítmicos) APPLE & MICROSOFT",
               xaxis = list(
                 rangeselector = list(
                   buttons = list(
                     list(
                       count = 3,
                       label = "3 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 6,
                       label = "6 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "1 yr",
                       step = "year",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "YTD",
                       step = "year",
                       stepmode = "todate"),
                     list(step = "all"))),
                 
                 rangeslider = list(type = "Fecha")),
               yaxis = list(title = "Retornos")),
           
           ifelse(
             plot=='type 2',
                  g12 <- plot_ly(dataA, x = ~fecha) %>%
                    add_lines(y = ~dataA$retcumA, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
                    add_lines(y = ~dataM$retcumM, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
                    layout(
                      title = "RETORNOS ACUMULADOS (logarítmicos) APPLE & MICROSOFT",
                      xaxis = list(
                        rangeselector = list(
                          buttons = list(
                            list(
                              count = 3,
                              label = "3 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 6,
                              label = "6 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "1 yr",
                              step = "year",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "YTD",
                              step = "year",
                              stepmode = "todate"),
                            list(step = "all"))),
                        
                        rangeslider = list(type = "Fecha")),
                      
                      yaxis = list(title = "Retornos"))
           )#ifelse dentro de los graficos
    )#fin ifelse graficos 
  
    jlog = by(retornoslog,retornoslog$accion,
              function(x){
                n=length(x$retornos)
                mean = sum(x$retornos)/n
                skewness = ((sum(x$retornos-mean)^3)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^(3/2)
                kurtosis = ((sum(x$retornos-mean)^4)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^2
                JB = n*(((skewness^2)/6)+(((kurtosis-3)^2)/24))
                j = paste('p-value =',1 - pchisq(JB,df = 2),ifelse(1 - pchisq(JB,df = 2)<0.05,
                                                                   ', se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple',
                                                                   ', no se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Microsoft'))})
    }#fin primer if si return=yes
  #retornos aritmeticos
  else if (return=='no'){
    retornosimple <- x %>% 
      group_by(accion) %>%
      tq_transmute(select = precio,
                 mutate_fun = periodReturn,
                 period = "monthly",
                 type = "arithmetic",
                 col_rename = "retornos")
    dataA1 <- subset(retornosimple, accion=="AAPL")
    dataM1 <- subset(retornosimple, accion=="MSFT")
    dataA1 <- dataA1 %>% mutate(retcumA = cumsum(retornos))
    dataM1 <- dataM1 %>% mutate(retcumM = cumsum(retornos))
    
    
    ifelse(plot=='type 1',
           g21 <- plot_ly(dataA1, x = ~fecha) %>%
             add_lines(y = ~dataA1$retornos, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
             add_lines(y = ~dataM1$retornos, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
             layout(
               title = "RETORNOS (aritméticos) APPLE & MICROSOFT",
               xaxis = list(
                 rangeselector = list(
                   buttons = list(
                     list(
                       count = 3,
                       label = "3 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 6,
                       label = "6 mo",
                       step = "month",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "1 yr",
                       step = "year",
                       stepmode = "backward"),
                     list(
                       count = 1,
                       label = "YTD",
                       step = "year",
                       stepmode = "todate"),
                     list(step = "all"))),
                 
                 rangeslider = list(type = "Fecha")),
               
               yaxis = list(title = "Retornos")),
           ifelse(plot=='type 2',
                  g22 <- plot_ly(dataA1, x = ~fecha) %>%
                    add_lines(y = ~dataA1$retcumA, name = "APPLE", line = list(color = 'rgb(19,135,171)', width = 2)) %>% 
                    add_lines(y = ~dataM1$retcumM, name = "MICROSOFT", line = list(color = 'rgb(153,171,254)', width = 2)) %>%
                    layout(
                      title = "RETORNOS ACUMULADOS (aritméticos) APPLE & MICROSOFT",
                      xaxis = list(
                        rangeselector = list(
                          buttons = list(
                            list(
                              count = 3,
                              label = "3 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 6,
                              label = "6 mo",
                              step = "month",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "1 yr",
                              step = "year",
                              stepmode = "backward"),
                            list(
                              count = 1,
                              label = "YTD",
                              step = "year",
                              stepmode = "todate"),
                            list(step = "all"))),
                        
                        rangeslider = list(type = "Fecha")),
                      
                      yaxis = list(title = "Retornos"))
                  )#fin ifelse grafico tipo 2
           ) #fin primer ifelse grafico tipo 1
    
    j_arit= by(retornosimple,retornosimple$accion,
               function(x){
                 n=length(x$retornos)
                 mean = sum(x$retornos)/n
                 skewness = ((sum(x$retornos-mean)^3)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^(3/2)
                 kurtosis = ((sum(x$retornos-mean)^4)/n)/((sum(x$retornos-mean)^2)/n)^2
                 JB = n*(((skewness^2)/6)+(((kurtosis-3)^2)/24))
                 j = paste('p-value =',1 - pchisq(JB,df = 2),
                           ifelse(1 - pchisq(JB,df = 2)<0.05,
                                  ', se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Apple',
                                  ', no se rechaza la hipotesis nula de normalidad para los retornos de Microsoft'))})
    }#fin else if retornos=no
  
  #debemos general el resultado normal==no y dado que en ambos casos se realiza el test, programamos la salida:
  no="Se realizó test de Normalidad, ocultando su resultado"
  
  #debemos generar todas las posibles salidas
  ifelse(return=="yes"& plot=='type 1' & normal=="yes",return(list(g11,jlog)),
         ifelse(return=='yes' & plot=='type 2' & normal=="yes",return(list(g12,jlog)),
                ifelse(return=='yes' & plot=='type 1' & normal=="no",return(list(g11,no)),
                       ifelse(return=='yes' & plot=='type 2' & normal=="no",return(list(g12,no)),
                              ifelse(return=='no' & plot=='type 1' & normal=="yes",return(list(g21,j_arit)),
                                     ifelse(return=='no' & plot=='type 2' & normal=="yes",return(list(g22,j_arit)),
                                            ifelse(return=='no' & plot=='type 1' & normal=="no",return(list(g21,no)),
                                                   ifelse(return=='no' & plot=='type 2' & normal=="no",return(list(g22,no))))))))
                
         ))
  
  
  }#fin funcion
```




<i class="fas fa-chart-line"></i> Resultados
--------------
```{r fig.asp=0.5, fig.height=15, fig.width=10}
finance(data,"yes","type 1","yes")
finance(data,"no","type 1","yes")
finance(data, "yes", "type 2", "yes")
finance(data, "no", "type 2", "yes")
```



# <a href="#"><i class="fas fa-question-circle"></i> <b>Pregunta 3</b></a>{.tabset - .tabset-fade}

Modelo Var. Omitida
--------------
```{r}
set.seed(123)
reps= 10000
betas.ses= matrix(NA, nrow=reps, ncol=4)
beta0=2
beta1=2.5
beta2=1

su=1 #normalidad
n=c(50,100,500,1000)

for (j in 1:length(n)) {
  x1 = rnorm(n[j],20,1)
  x21 = (0.8*x1) + rnorm(n[j],0,1) #var omitida: modelo sesgado
  
  for(i in 1:reps) {
    u=rnorm(n[j], 0,su)
    v = beta2*x21 + u
    
    Y0 = beta0 + beta1*x1 + v  #modelo con var omitida
    
    model0 = lm(Y0 ~ x1)  #modelo sesgado
    betas.ses[i,j] = model0$coef[2] #b1 del modelo var omitida

  }
}

betas_sesgados = data.frame(betas.ses)

```

```{r}

##Calculando Esperanza, Varianza y Sesgo
#para n=50
e50.b1 = mean(betas.ses[,1])
v50.b1 = var(betas.ses[,1])
s50.b1=abs(mean(betas.ses[,1])-beta1)

#para n=100
e100.b1 = mean(betas.ses[,2])
v100.b1 = var(betas.ses[,2])
s100.b1=abs(mean(betas.ses[,2])-beta1)

#para n=500
e500.b1 = mean(betas.ses[,3])
v500.b1 = var(betas.ses[,3])
s500.b1=abs(mean(betas.ses[,3])-beta1)

#para n=1000
e1000.b1 = mean(betas.ses[,4])
v1000.b1 = var(betas.ses[,4])
s1000.b1=abs(mean(betas.ses[,4])-beta1)

b1.s <- data.frame("Tamaño"=c(n),
                   "Parámetro"=c("Beta1","Beta1","Beta1","Beta1"),
                   "Esperanza"=c(e50.b1, e100.b1, e500.b1, e1000.b1),
                   "Varianza"= c(v50.b1, v100.b1, v500.b1, v1000.b1),
                   "Sesgo"= c(s50.b1, s100.b1, s500.b1, s1000.b1))

print(b1.s)

```





```{r}
p1.50 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,1],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,1]), sd=sd(betas_sesgados[,1])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=50)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=50)") +xlab(beta1) + 
  theme_bw()

p1.50 <- ggplotly(p1.50)
```

```{r}
p1.100 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,2],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,2]), sd=sd(betas_sesgados[,2])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=100)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=100)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.100 <- ggplotly(p1.100)
```

```{r}
p1.500 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,3],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,3]), sd=sd(betas_sesgados[,3])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=500)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=500)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.500 <- ggplotly(p1.500)
```

```{r}
p1.1000 = ggplot(betas_sesgados) + 
  geom_histogram(aes(betas_sesgados[,4],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_sesgados[,4]), sd=sd(betas_sesgados[,4])),
                geom = "line", color="#958efb", size=1) +
  ylab("Densidad (n=1000)") + ggtitle("Distribución Beta 1") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p1.1000 <- ggplotly(p1.1000)
```

```{r fig.asp=0.5, fig.height=15, fig.width=10}
g1<- subplot(p1.50,p1.100,p1.500,p1.1000, nrows = 2, margin = 0.12, heights = c(0.5, 0.5), titleX= TRUE, titleY = TRUE)
g1
```

Podemos observar en resueltados anteriores que sí existe sesgo en b1. Con respecto a la tendencia del sesgo a medida que se aumenta el tamaño muestral, se observa que no tiene una trayectoria definida, es decir, éste no disminuye a medida que aumentamos la muestra. Podríamos inferir, entonces, que no es posible solucionar el problema de la variable omitida aumentando el tamaño muestral. Los gráficos demuestran el mismo comportamiento, se observa la lejanía del promedio poblacional 2.5 para cada tamaño muestral.

Una hipótesis interesante es: si el sesgo desaparece si incluimos la variable que se omitió. Los resultados se observan en la siguiente sección.




Modelo Poblacional
--------------

```{r}
set.seed(123)
reps= 10000
betas.pobl= matrix(NA, nrow=reps, ncol=4)
beta0=2
beta1=2.5
beta2=1


su=1 #normalidad
n=c(50,100,500,1000)

for (j in 1:length(n)) {
  x1 = rnorm(n[j],20,1)
  x22 = runif(n[j],0,1) #x2 del modelo poblacional (real)
  
  for(i in 1:reps) {
    u=rnorm(n[j], 0,su)
    
    Y1 = beta0 + beta1*x1 + beta2*x22 + u  #modelo poblacional real

    model1 = lm(Y1 ~ x1 + x22) #modelo poblacional
    betas.pobl[i,j] = model1$coef[2] #b1 del modelo poblacional
  }
}

betas_pobl = data.frame(betas.pobl)
```

```{r}
##Calculando Esperanza, Varianza y Sesgo
#para n=50
e50.b12 = mean(betas_pobl[,1])
v50.b12 = var(betas_pobl[,1])
s50.b12=abs(mean(betas_pobl[,1])-beta1)

#para n=100
e100.b12 = mean(betas_pobl[,2])
v100.b12 = var(betas_pobl[,2])
s100.b12=abs(mean(betas_pobl[,2])-beta1)

#para n=500
e500.b12 = mean(betas_pobl[,3])
v500.b12 = var(betas_pobl[,3])
s500.b12=abs(mean(betas_pobl[,3])-beta1)

#para n=1000
e1000.b12 = mean(betas_pobl[,4])
v1000.b12 = var(betas_pobl[,4])
s1000.b12=abs(mean(betas_pobl[,4])-beta1)

b1.p <- data.frame("Tamaño"=c(n),
                   "Parámetro"=c("Beta1","Beta1","Beta1","Beta1"),
                   "Esperanza"=c(e50.b12, e100.b12, e500.b12, e1000.b12),
                   "Varianza"= c(v50.b12, v100.b12, v500.b12, v1000.b12),
                   "Sesgo"= c(s50.b12, s100.b12, s500.b12, s1000.b12))

print(b1.p)

```


```{r}
p2.50 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,1],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,1]), sd=sd(betas_pobl[,1])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=50)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=50)") +xlab(beta1) + 
  theme_bw()

p2.50 <- ggplotly(p2.50)
```

```{r}
p2.100 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,2],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,2]), sd=sd(betas_pobl[,2])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=100)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=100)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.100 <- ggplotly(p2.100)
```

```{r}
p2.500 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,3],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2", bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,3]), sd=sd(betas_pobl[,3])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=500)") + ggtitle("Distribución Beta 1 (n=500)") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.500 <- ggplotly(p2.500)
```

```{r}
p2.1000 = ggplot(betas_pobl) + 
  geom_histogram(aes(betas_pobl[,4],y=..density..), col="#103c57", fill="#3278a2",  bins = 30) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean=mean(betas_pobl[,4]), sd=sd(betas_pobl[,4])),
                geom = "line", color="#9999ff", size=1) +
  ylab("Densidad (n=1000)") + ggtitle("Distribución Beta 1") +xlab(beta1) +
  theme_bw()

p2.1000 <- ggplotly(p2.1000)

```

```{r fig.asp=0.5, fig.height=15, fig.width=10}
g2<- subplot(p2.50,p2.100,p2.500,p2.1000, nrows = 2, margin = 0.12, heights = c(0.5, 0.5), titleX=TRUE, titleY = TRUE)
g2
```


Se puede observar que al incluir la variable omitida con su respectiva distribución, los valores de b1 se acercan más a su valor verdadero 2,5. Esto implica que los sesgos son más pequeños, la esperanza de b1 estimado para cada tamaño muestral se acercan al verdadero valor de b1. En los gráficos este comportamiento también es observable, en el punto de la media poblacional 2.5. Dicho lo anterior, podemos demostrar la hipótesis planteada anteriormente, el sesgo tiende a desaparecer al incluir la variable omitida.

